当前位置:主页 > 教育论文 > 职业教育论文 >

数据挖掘技术在高职院校学生成绩分析中的应用

发布时间:2017-10-09 22:05

  本文关键词:数据挖掘技术在高职院校学生成绩分析中的应用


  更多相关文章: Apriori 成绩分析 数据挖掘 数据仓库


【摘要】:高职院校学生人数迅速增多,教学科目也大幅度增加,因此造成高职院校教学资源优化配置存在较大的困难。学生成绩数量较多,可以采用数据挖掘算法从海量成绩数据中挖掘出各门课程之间的影响关系,比如英语成绩好的学生能够更好地掌握国外先进的计算机技术,提高计算机学习水平,计算机考试成绩更好。有助于优化学校教学资源配置,指导教学管理,改变教师教学、学生学习的盲目性。传统的Apriori算法在高职院校成绩分析过程中,由于成绩数据记录较多,算法不能快速的获取有价值的信息。因此,本文针对这个问题提出引入二进制编码和剪枝的方法,提高Apriori算法的运行效率和关联规则挖掘的准确度。总结起来,本文的主要特色/创新点包括以下两个方面:(1)设计并实现一种改进的Apriori算法。随着高职院校成绩数据的增多,海量的数据会造成传统的Apriori算法运行时间长,数据库扫描次数多,无法满足人们实时的、高效的成绩知识利用率。本论文引入了二进制编码和剪枝的方法对Apriori算法进行改进,效率较原始算法有了显著提高,这在理论和实际中都有较大的意义。(2)将改进的Apriori算法应用到成绩分析系统中。成绩分析管理系统是本人所在高职院校信息化发展的重要成果,该系统采用B/S架构,实现成绩管理、课程管理、教师管理、学生管理及系统管理等功能,采用改进的Apriori算法发现基础课程与计算机综合课程之间、各门专业课程之间的关联性,对教学管理、课程的设置提供一些可行性的建议,最终达到提高教学质量的目的。
【关键词】:Apriori 成绩分析 数据挖掘 数据仓库
【学位授予单位】:华侨大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G712.4;TP311.13
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 绪论7-12
  • 1.1 研究背景7
  • 1.2 国内外的研究现状7-9
  • 1.2.1 国外研究现状7-8
  • 1.2.2 国内研究现状8-9
  • 1.3 本文主要研究和开发工作9-10
  • 1.4 论文组织结构10-12
  • 第二章 相关技术12-24
  • 2.1 数据挖掘12-19
  • 2.1.1 数据挖掘概念12
  • 2.1.2 数据挖掘过程12-14
  • 2.1.3 数据挖掘功能14-15
  • 2.1.4 数据挖掘方法15-19
  • 2.2 数据仓库19-21
  • 2.2.1 数据仓库概念19
  • 2.2.2 数据仓库构建19-20
  • 2.2.3 联机分析处理20-21
  • 2.3 关联规则挖掘算法21-23
  • 2.3.1 关联规则挖掘算法概念21-22
  • 2.3.2 关联规则算法分类22-23
  • 2.3.3 关联规则算法过程23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 第三章 APriori算法改进24-33
  • 3.1 APriori算法24-27
  • 3.1.1 APriori算法基本思想24-25
  • 3.1.2 APriori算法实例分析25-27
  • 3.2 APriori算法改进27-32
  • 3.2.1 Apriori算法存在问题27-28
  • 3.2.2 改进的APriori算法思想28-29
  • 3.2.3 改进的APriori算法描述29-30
  • 3.2.4 改进的APriori算法分析30-32
  • 3.3 本章小结32-33
  • 第四章 改进的Apriori在学生成绩分析中的应用33-46
  • 4.1 学生成绩数据仓库实现33-38
  • 4.1.1 数据仓库体系结构33
  • 4.1.2 数据仓库的设计33-38
  • 4.2 学生成绩数据挖掘系统实现38-41
  • 4.2.1 系统需求分析38-39
  • 4.2.2 系统功能设计39-41
  • 4.3 学生成绩数据清理和转换41-42
  • 4.4 改进的Apriori在学生成绩挖掘应用分析42-45
  • 4.5 本章小结45-46
  • 第五章 论文总结与展望46-47
  • 5.1 论文工作总结46
  • 5.2 未来工作展望46-47
  • 参考文献47-49
  • 致谢49

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 陆新慧;吴陈;杨习贝;;空间关联规则挖掘技术的研究及应用[J];计算机技术与发展;2013年05期

2 刘城霞;;基于MS关联规则数据挖掘模型的应用与探讨[J];计算机技术与发展;2013年01期

3 董林;舒红;牛宵;;利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘[J];武汉大学学报(信息科学版);2013年01期

4 谭庆;;关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究[J];信阳师范学院学报(自然科学版);2009年02期



本文编号:1002649

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/zhiyejiaoyulunwen/1002649.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户c6c3b***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com